醫學影像（Radiology）+組學（Omics）構成影像組學（Radiomics），其強調的深層次含義是指從影像（CT、MRI、PET等）中高通量地提取大量影像信息，實現腫瘤分割、特征提取與模型建立，憑借對海量影像數據信息進行更深層次的挖掘、預測和分析來輔助醫師做出最準確的診斷。近年來，影像組學已成臨床科研熱點之一，針對于此，思影科技推出影像組學（Radiomics）數據處理業務。如感興趣請聯系楊曉飛siyingyxf或18983979082（微信號）進行咨詢，電話：18580429226
一、數據預處理
數據質量檢查：檢查圖像形變、缺損、偽影；檢查圖像參數等。
數據預處理：體素重采樣，體素強度離散化，圖像歸一化，圖像灰度值標準化處理等。
二、圖像分割
手工繪制或者利用卷積神經網絡（CNN）,U-NET等神經網絡自動分割ROI/VOI 區域，確定腫瘤所在位置。
三、特征提取
1、特征提取
（1）語義特征：位置、尺寸等
（2）非語義特征：形狀特征、描述各體素信號強度值分布情況的一階特征、描述各體素之間關系的二階特征（如：紋理特征）以及濾波獲取的高階特征。
2、特征選擇
（1）相關法。計算每個特征與量表的相關性（如皮爾遜相關），保留相關值高的特征。
（2）參數檢驗法。對不同組別人群的特征做假設檢驗（比如對兩組人群的特征做雙樣本T檢驗），保留通過假設檢驗的特征。
（3）主成分分析（PCA）法。將所有特征分解成一系列主成分，保留排名靠前的主成分作為特征。
（4）遞歸特征消除法。循序漸進地刪除影響最小的特征，直至保留特定數目的最重要的特征為止。
（5）稀疏特征表示?？梢赃x擇使用LASSO回歸（及其變種）、低秩（Low-Rank）等特征選擇/表示方法。
四、機器學習建模
1.有監督學習模型：邏輯回歸（logistic）、支持向量機（SVM）、神經網絡、樸素貝葉斯（NB）、決策樹（DT）以及基于決策樹基礎的集成樹算法（RF、GBDT、XGboost）等。
2.無監督學習模型：K-means聚類，密度聚類，層次聚類等
五、深度學習建模1、判別式深度學習算法：卷積神經網絡（CNN）、堆疊自動編碼器、多層感知器等。2、生成式深度學習算法：生成對抗網絡（GAN）、變分自動編碼器、深度強化學習（RL）和深度信念網絡（DBN）等。
六、結果匯報&可視化1.結果匯報
（1）對于分類模型，匯報準確率（Accuracy）、敏感性（Sensitivity）、特異性（Specificity）、ROC曲線下面積（AUC）等精度指標；
（2）對于回歸模型，可以匯報相關值、MSE、MAE等精度指標；
（3）置換檢驗的結果，如p值。
2.可視化
（1）對于分類模型，可繪制ROC曲線圖；
（2）對于回歸模型，可繪制相關圖；
（3）對于模型訓練過程中發現的貢獻較大的特征，可繪制點線圖、矩陣圖、圈狀圖等等。
七、定制化分析 
閱讀了一篇經典論文，是否期望把先進的方法組合應用在自己的研究？思影科技可以為您提供定制化分析服務。
（1）分析方法可定制。思影科技可根據您提供的模板文獻，基于您的實驗數據，實現文獻中使用的數據分析方法。此外，未列出的分析方法，只要在思影科技的能力范圍內，盡力實現您的想法。
（2）分析代碼可定制。在沒有現有的軟件適用于您的數據分析需求時，思影科技會與您協商，通過編寫代碼實現您的想法，并提供代碼的完整實現。
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數據分析課程：重慶：
第二十三屆磁共振腦影像結構班（重慶，2.8-13）
第七十三屆磁共振腦影像基礎班(重慶，2.17-22）
第二十五屆腦影像機器學習班（重慶，2.26-3.3）
南京：
第三十五屆磁共振腦網絡數據處理班(南京，2.1-6）
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北京：
第三十四屆磁共振腦網絡數據處理班（北京，2.9-14）
第七十五屆磁共振腦影像基礎班（北京，2.23-28）
上海：
第二十五屆磁共振腦影像結構班（上海，2.3-8）
第二十九屆擴散成像數據處理班（上海，2.11-16）
第十四屆任務態功能磁共振數據處理班（上海，2.22-27）
第七十七屆磁共振腦影像基礎班（上海，3.3-8）
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第五屆R語言統計班（北京，2.1-5）
第三十屆腦電數據處理入門班（北京，2.16-21）
南京：
第二十九屆腦電數據處理入門班（南京，2.26-3.3）
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